Digital Smoking Cessation Intervention for Cancer Survivors: Analysis of Predictors and Moderators of Engagement and Outcome Alongside a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies have shown positive, though small, clinical effects of digital smoking cessation (SC) interventions for cancer survivors. However, research on associations among participant characteristics, intervention engagement, and outcomes is limited. OBJECTIVE: This study aimed to explore the predictors and moderators of engagement and outcome of MyCourse-Quit Smoking (in Dutch: "MijnKoers-Stoppen met Roken"), a digital minimally guided intervention for cancer survivors. METHODS: A secondary analysis of data from the randomized controlled trial was performed. The number of cigarettes smoked in the past 7 days at 6-month follow-up was the primary outcome measure. We analyzed interactions among participant characteristics (11 variables), intervention engagement (3 variables), and outcome using robust linear (mixed) modeling. RESULTS: In total, 165 participants were included in this study. Female participants accessed the intervention less often than male participants (B=-11.12; P=.004). A higher Alcohol Use Disorders Identification Test score at baseline was associated with a significantly higher number of logins (B=1.10; P<.001) and diary registrations (B=1.29; P<.001). A higher Fagerström Test for Nicotine Dependence score at baseline in the intervention group was associated with a significantly larger reduction in tobacco use after 6 months (B=-9.86; P=.002). No other associations and no moderating effects were found. CONCLUSIONS: Overall, a limited number of associations was found between participant characteristics, engagement, and outcome, except for gender, problematic alcohol use, and nicotine dependence. Future studies are needed to shed light on how this knowledge can be used to improve the effects of digital SC programs for cancer survivors. TRIAL REGISTRATION: Netherlands Trial register NTR6011/NL5434; https://onderzoekmetmensen.nl/nl/trial/22832.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».